NILG.AI

O Plano Estratégico para os Resíduos Urbanos (PERSU) 2030 definiu metas ambiciosas para a gestão de resíduos em Portugal, com o objetivo de aumentar a reciclagem e melhorar a sustentabilidade ambiental. No entanto, os atuais índices de reciclagem e separação de resíduos ainda estão aquém do necessário, tanto a nível nacional quanto europeu, criando desafios significativos para o cumprimento desses objetivos.

Em resposta a este cenário, um projeto inovador está a ser desenvolvido em parceria entre a NILG.AI e a ALGAR, focado em aumentar a eficiência da recolha seletiva de resíduos no Algarve. Este projeto recorre à Inteligência Artificial (IA) para otimizar a localização de ecopontos, tornando o acesso à recolha seletiva mais eficiente e acessível para a população.

O projeto foi o vencedor do Data Changemaker of the Year, prémio nacional atribuido pela Data Science Portuguese Association (DSPA) e a NOVA School of Business and Economics (NOVA SBE) pelo seu impacto a nível ambiental.

O Sistema: Previsão de procura, análise de imagem e otimização

Foram utilizadas fontes internas e externas, abrangendo um período de 3 anos da região do Algarve. Os dados são de natureza multimodal, nomeadamente: dados temporais, geoespaciais, e de imagem. Nomeadamente:

• Histórico de recolhas de resíduos para cada ecoponto no Algarve, com registos diários da quantidade de plástico, vidro e papel recolhidos.
• Geolocalização exata de todos os ecopontos na região.
• Dados demográficos dos censos, incluindo informações sobre moradas, densidade populacional e outras variáveis relevantes.
• Informação sobre a rede rodoviária, incluindo sentido e largura das estradas, bem como a localização de serviços adjacentes, como restaurantes, hospitais e escolas.
• Imagens de estradas e de satélite pelo Google Satellite View, utilizadas para identificar, descartar e priorizar localizações com base nas regras de elegibilidade para a instalação de novos contentores.

O volume de dados é extenso, com 1.4M de registos de recolhas, 15k ecopontos no Algarve, múltiplas variáveis e fontes de dados multimodais, assegurando uma análise detalhada e precisa para otimizar a distribuição dos ecopontos.

Modelos Preditivos: Quantos resíduos vão ser gerados? É possível colocar um ecoponto?

Além disso, foram criados modelos preditivos para estimar a produção de resíduos em novas áreas, e os dados de imagens de ruas são utilizados para avaliar a viabilidade das localizações, garantindo que cumprem os requisitos necessários para a instalação dos contentores. O sistema também inclui modelos de otimização heurística, que analisam a rede de ecopontos existente e sugerem ajustes para maximizar a eficiência da recolha de resíduos.

Impacto do Projeto

O impacto desta solução é significativo. Em fase piloto nos municípios de Lagoa e São Brás de Alportel, o sistema de IA já demonstrou uma concordância de mais de 80% entre as suas sugestões e as decisões tomadas por especialistas humanos. Com base nesses resultados, o objetivo é expandir a implementação da solução para toda a região do Algarve, e eventualmente escalar o projeto para outras áreas do país.

Este projeto não só ajuda a melhorar a gestão de resíduos a nível local, como também tem o potencial de contribuir para as metas nacionais e europeias de sustentabilidade. Ao aumentar o acesso da população à recolha seletiva, a solução promove uma maior adesão ao processo de reciclagem, o que se traduz em um aumento significativo na quantidade de resíduos reciclados. Além disso, o sistema otimiza os recursos disponíveis, reduzindo o tempo e os custos envolvidos na identificação de locais para novos ecopontos e melhorando a eficiência do processo de recolha.

A implementação deste tipo de tecnologia também abre caminho para novas oportunidades. Em fases futuras, o sistema poderá sugerir a realocação de ecopontos existentes e otimizar as rotas de recolha, ajustando dinamicamente o processo às necessidades diárias da população e das empresas responsáveis pela recolha.

Com o projeto a crescer, existe um potencial significativo de expansão para outras áreas e municípios, com o objetivo de atingir uma cobertura de até 60% da população portuguesa. Este impacto reforça a importância de investir em soluções tecnológicas avançadas, como a IA, para resolver problemas complexos relacionados à gestão de resíduos e sustentabilidade.